分布式系统在处理复杂、大规模的数据和信息时显示出巨大的优势，其决策能力在多个领域如智能决策、过程优化等方面得到广泛应用。本篇文章重点讨论了在分布式偏好关系模型下的多属性决策方法（MADM），该方法在评估和解决多属性决策问题时具有创新性和实用性。在复杂环境下的决策问题中，方案的成对比较通常比直接评价方法更易于操作，尤其是在环境过于复杂时。利用方案间的成对比较，决策者可以更方便地理解和解决问题。
文章中提到的分布式偏好关系（DPRs）是多属性决策问题中一种重要的建模方式。DPRs主要考虑方案之间相对优先级的比较，即一组方案相对于某一个属性来说，哪个更为重要。分布式偏好关系矩阵的一致性判定准则是为了确保在决策过程中方案之间比较的一致性和合理性。为了实现这一点，文章提出了一种基于等级得分值的等级合成规则，并对其性质进行了深入分析。等级得分值是指根据分布式偏好关系对方案进行排序时的得分，而等级合成规则则是指对这些得分值进行处理以产生最终决策结果的一套规则。
此外，文章中还提出了不同方案对间分布式偏好关系合成规则，该规则的核心在于保证最终决策结果的满足一致性。这种合成规则能够有效处理偏好信息的不一致性，确保了决策过程的合理性和有效性。文章通过设计多属性决策方法的流程，并将其应用于芜湖市战略性新兴产业评估的案例中，从而验证了所提方法的应用性和有效性。
关键词中提到的可能度矩阵是指在决策过程中，用于衡量不同方案之间可能偏好程度的一个工具。它通过计算不同方案间偏好关系的可能性，为决策者提供了决策依据。得分值区间则强调了方案成对比较结果的可衡量性，即方案之间的偏好关系可以通过得分值的区间来表示和度量。
分布式系统的设计和实施通常需要考虑多个方面，包括但不限于系统的可靠性、安全性、可扩展性以及如何高效地处理大规模数据集。在分布式系统中，数据和计算任务分散在多个节点上，节点之间通过网络进行通信和协作，共同完成任务。这种架构有利于提高系统的计算能力，增强处理大规模数据集时的可伸缩性和容错性。
在分布式系统开发的过程中，需要考虑到分布式系统特有的问题，如分布式事务处理、分布式锁、一致性协议等。其中，分布式事务处理要保证在多个节点上执行的多个操作要么全部成功，要么全部不发生，以保持数据的一致性；分布式锁用于保证在分布式环境下，数据操作的原子性；一致性协议则确保了分布式系统中各个节点间的数据状态能够达成一致。
在多属性决策方法的应用中，除了芜湖市战略性新兴产业评估之外，分布式偏好关系模型还可以应用于供应链管理、金融市场分析、企业资源规划等众多领域，其重要性和应用范围十分广泛。在实际应用中，该模型可帮助决策者更好地理解和处理决策过程中出现的复杂问题，并提供了一种更为科学和合理的决策方法。通过对方案进行成对比较，并结合相应的等级合成规则和一致性判定准则，决策者可以有效地利用分布式偏好关系模型来做出更为一致和有效的决策。
